基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择;训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

姿控脉冲发动机点火逻辑优化控制算法

针对拦截弹末制导姿控脉冲发动机组合点火问题,利用吱呀轮优化(SWO)的导向式快速搜索特点,提出了一种基于SWO的点火逻辑优化控制算法。在分析脉冲发动机数学模型和点火控制约束条件的基础上,将脉冲发动机的组合点火问题转化为任务调度问题,并与贪心算法和遗传算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够满足控制精度和实时性要求。     

导弹复合控制系统的模糊逻辑控制分配

针对空空导弹复合控制系统中的控制分配问题,提出了一种模糊逻辑控制分配算法。采用动态面控制方法设计了复合控制量的控制律。在设计过程中,利用扩张状态观测器估计汇总不确定项,并采用光滑二阶滑模控制算法设计了控制律,达到了提高鲁棒性和削弱抖振现象的目的。应用模糊逻辑控制分配算法将复合控制量分解为直接力控制指令和舵偏角控制指令。为了检验所设计的复合控制系统的控制效果,对采用基于模糊逻辑控制分配算法的复合控制系统和传统的气动力控制系统进行了对比仿真实验。仿真结果表明,所设计的复合控制系统具有更好的控制效果。     

基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。      

民用航空发动机航线维修专家系统设计分析

为了缩短民用航空发动机航线维修的时间,提高航线维修效率,降低航班延误率,针对民用航空发动机航线维修工作的特点,提出了基于故障特征利用模糊技术建立专家系统的模糊知识库,并结合智能检索技术建立民用航空发动机航线维修专家系统的方法,该方法能够提高专家系统解决问题的准确性和时效性。重点阐述了专家系统模糊知识库构建和智能检索技术的逻辑思路。相比于以关键故障特征为知识点建立的数据库,模糊知识库包含了更全面的故障特征知识。智能检索基于概念或语义检索,相比于关键词检索,对自然语言有更好地理解,便于航线维修工作人员使用。     

模糊神经网络在过失速机动飞行中的应用

模糊逻辑控制技术和神经网络有机的结合 ,拓宽了模糊逻辑方法和神经网络方法的适用领域。利用神经网络具有自学习能力的优势 ,采用反向传播学习算法 ,通过对传统模糊逻辑控制器中的模糊逻辑控制规则和隶属函数有关参数进行训练学习 ,设计了模糊神经网络控制器 ,应用于飞机的过失速机动“里程碑”之一—— 70°迎角定常飞行仿真计算 ,获得了令人满意的结果。     

基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法

提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.      

航空发动机的模糊故障诊断方法研究

提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法, 该方法从样本空间提取模糊规则, 在模糊系统参数最优化的同时实现了对模糊系统结构的自适应优化, 并给出了故障判定的阈值确定方法.以某涡扇发动机定检稳态的机载记录数据为依据, 将基于T-S模糊模型的故障诊断方法应用于航空发动机, 研究结果表明, 该方法能准确地判定某涡扇发动机的健康状况, 将其应用于航空发动机故障诊断是可行、有效的.      

Research on the Algorithm of Avionic Device Fault Diagnosis Based on Fuzzy Expert System

Based on the fuzzy expert system fault diagnosis theory, the knowledge base architecture and inference engine algorithm are put forward for avionic device fault diagnosis. The knowledge base is constructed by fault query network, of which the basic element is the test-diagnosis fault unit. Every underlying fault cause’s membership degree is calculated using fuzzy product inference algorithm, and the fault answer best selection algorithm is developed, to which the deep knowledge is applied. Using some examples, the proposed algorithm is analyzed for its capability of synthesis diagnosis and its improvement compared to greater membership degree first principle.     

基于改进ANFIS方法的航空发动机气路故障诊断研究

针对标准自适应模糊推理系统存在训练速度较慢且容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进的ANFIS方法。该方法利用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统的训练算法进行改进,在训练过程中采用Fletcher—Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数。应用该方法对航空发动机气路故障进行分析诊断,取得了较好的效果,从而验证了此方法的可行性。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于模糊规则集度量的液体火箭发动机故障诊断

以模糊规则集度量为核心，提出了一种液体火箭发动机故障诊断系统。利用模糊待检规则集与模糊参考规则集之间的度量结果为故障诊断逻辑，输出故障检测时间、故障分离时间、故障类型和故障程度。仿真研究表明：基于模糊规则集度量的故障诊断性能比较优越。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统

提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。      

基于NDIS的Anti-Xprobe2实现技术研究

Xprobe2通过模糊矩阵统计分析主动探测数据报对应的ICMP数据报特征,进而探测得到远端操作系统的类型.在分析Xprobe2实现机制的基础上,通过对探测数据报进行检测,并以指定的操作系统特征为模板,对输出ICMP数据报进行伪装,实现防御Xprobe2探测.基于NDIS给出了实现的体系机构,并对事件分离模块和伪装应答模块进行了详细的讨论.测试结果显示,该方案能有效的防御Xprobe2主动探测,实现了对操作系统指纹的伪装.